VLN-MME: Diagnosing MLLMs as Language-guided Visual Navigation agents

📄 arXiv: 2512.24851v1 📥 PDF

作者: Xunyi Zhao, Gengze Zhou, Qi Wu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-12-31

💡 一句话要点

VLN-MME：诊断多模态大语言模型在语言引导视觉导航任务中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 多模态大语言模型 具身智能体 评估框架 思维链推理

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体研究缺乏统一的评估框架，难以系统性地评估多模态大语言模型（MLLMs）在视觉-语言导航（VLN）中的能力。
  2. 论文提出VLN-MME框架，将传统导航数据集转化为标准化基准，用于零样本评估MLLMs在VLN任务中的性能。
  3. 实验发现，增强MLLMs的思维链推理和自我反思反而导致性能下降，表明其在具身导航中上下文感知和3D空间推理能力不足。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLMs)在各种视觉-语言任务中表现出卓越的能力。然而，它们作为具身智能体的性能，需要多轮对话空间推理和序列动作预测，仍有待进一步探索。本研究通过引入一个统一且可扩展的评估框架VLN-MME，将传统导航数据集转化为标准化基准，从而研究MLLMs在视觉-语言导航(VLN)中作为零样本智能体的潜力。我们通过高度模块化和易于访问的设计简化了评估。这种灵活性简化了实验，实现了跨不同MLLM架构、智能体设计和导航任务的结构化比较和组件级消融研究。重要的是，在我们的框架支持下，我们观察到使用思维链(CoT)推理和自我反思增强我们的基线智能体反而导致性能下降。这表明MLLMs在具身导航任务中表现出较差的上下文感知能力；尽管它们可以遵循指令并构建其输出，但它们的3D空间推理保真度较低。VLN-MME为在具身导航环境中系统评估通用MLLMs奠定了基础，并揭示了它们在序列决策能力方面的局限性。我们相信这些发现为MLLM作为具身智能体的后训练提供了关键指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言导航（VLN）任务缺乏一个统一的、可扩展的评估框架，难以对多模态大语言模型（MLLMs）在具身环境下的导航能力进行全面诊断。现有方法难以有效评估MLLMs在多轮对话、空间推理和序列决策方面的能力，阻碍了MLLMs在具身智能体领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为VLN-MME的评估框架，将现有的VLN数据集转化为统一的基准，从而能够以零样本的方式评估MLLMs作为导航智能体的性能。通过模块化的设计，VLN-MME可以灵活地支持不同的MLLM架构、智能体设计和导航任务，从而实现结构化的比较和组件级的消融研究。

技术框架：VLN-MME框架主要包含以下几个模块：1) 数据集转换模块，将不同的VLN数据集转换为统一的格式；2) 智能体接口模块，用于连接不同的MLLM智能体；3) 评估指标模块，用于计算导航任务的性能指标。整个流程包括：输入导航指令和视觉信息，MLLM智能体根据指令进行推理和决策，输出动作序列，最后根据实际导航结果计算评估指标。

关键创新：VLN-MME的关键创新在于其统一性和可扩展性，它提供了一个标准化的平台，使得研究人员可以方便地比较不同的MLLM智能体在VLN任务中的性能。此外，论文还发现，简单地将思维链（CoT）推理和自我反思应用于MLLMs反而会降低其导航性能，这揭示了MLLMs在具身导航任务中上下文感知和3D空间推理方面的局限性。

关键设计：VLN-MME框架的设计注重模块化和灵活性，允许研究人员自定义智能体的行为策略、调整导航环境的参数，以及选择不同的评估指标。具体的技术细节包括：数据集转换的规则、智能体接口的协议、以及评估指标的计算方法。论文没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为VLN-MME主要是一个评估框架，而不是一个特定的模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLN-MME框架能够有效地评估MLLMs在VLN任务中的性能。令人惊讶的是，使用思维链（CoT）推理和自我反思增强MLLMs反而导致性能下降，这表明MLLMs在具身导航任务中存在上下文感知和3D空间推理的局限性。这一发现为MLLM在具身智能体领域的后训练提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过VLN-MME框架，可以更有效地评估和改进MLLMs在具身环境中的导航能力，从而推动智能体在复杂环境中的自主决策和行动。未来的研究可以利用该框架探索更有效的MLLM训练方法，提升其在真实世界场景中的应用价值。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable capabilities across a wide range of vision-language tasks. However, their performance as embodied agents, which requires multi-round dialogue spatial reasoning and sequential action prediction, needs further exploration. Our work investigates this potential in the context of Vision-and-Language Navigation (VLN) by introducing a unified and extensible evaluation framework to probe MLLMs as zero-shot agents by bridging traditional navigation datasets into a standardized benchmark, named VLN-MME. We simplify the evaluation with a highly modular and accessible design. This flexibility streamlines experiments, enabling structured comparisons and component-level ablations across diverse MLLM architectures, agent designs, and navigation tasks. Crucially, enabled by our framework, we observe that enhancing our baseline agent with Chain-of-Thought (CoT) reasoning and self-reflection leads to an unexpected performance decrease. This suggests MLLMs exhibit poor context awareness in embodied navigation tasks; although they can follow instructions and structure their output, their 3D spatial reasoning fidelity is low. VLN-MME lays the groundwork for systematic evaluation of general-purpose MLLMs in embodied navigation settings and reveals limitations in their sequential decision-making capabilities. We believe these findings offer crucial guidance for MLLM post-training as embodied agents.